基于Android的医院智能环境监控系统设计

为了营造良好的就医环境，提供优质的医疗服务，环境监控成为了医院运营必不可少的手段。针对传统医院环境监测现场的布线难、设备移动性差、测量不准确以及环境数据阈值设计单一固定等问题，提出一种基于Android的智能医院环境监控系统。本系统使用Wi-Fi无线局域网传输信息，有利于远距离的传输和控制，充分保证了系统的适应性。     

基于Transformer的体素化激光点云目标检测算法

3D点云目标检测是计算机3D视觉中的一个关键技术,本文针对激光雷达点云数据的稀疏性、无序性和数据量大,导致神经网络运算效率慢、检测精度低等问题,开展了基于激光雷达点云的目标检测算法研究。在激光雷达点云数据处理阶段,我们将原始点云数据体素化,解决了点云稀疏性和无序性问题,然后使用多层特征下采样层构建特征金字塔,实验验证了该方法使网络在训练阶段更快收敛,有效减少点云数据量大导致的网络运算开销,网络运算效率提升～39；同时,我们通过引入Transformer注意力模块,提高网络对点云目标关键特征的学习能力,使目标检测的准确率达到885。总体实验结果表明,本文算法在确保检测精度的前提下,提升了网络运算效率。     

轻量级的安全跨域去重方案

云存储为用户提供文件外包存储功能,然而随着数据外包数量的激增,数据去重复变得至关重要.目前数据压缩非常有效也是很常用的一个手段是去重,即识别数据中冗余的数据块,只存储其中的一份.以前的方案可以满足不同的用户将相同的文件加密为相同的密文,这样暴露了文件的一致性,随后的方案提出基于集中式服务器作为去重辅助的方案,随着用户的增加,数据去重效率也随之降低.针对目前云存储的安全性及数据去重效率低等问题,本文提出了跨区域的重复数据删除方案.所提方案为每个数据生成随机标签和固定长度的随机密文,确保多域重复数据消除下的数据机密性及抵抗暴力攻击、保护信息平等信息不被披露.同时,对所提方案的实施情况和功能比较进行了仔细分析,安全性分析表明,所提方案在抵抗蛮力攻击的同时,实现了数据内容、平等信息和数据完整性等隐私保护,性能分析表明,所提方案展示了优于现有方案的重复搜索计算成本及时间复杂度,可实现轻量级特色.     

广州地区可生吃新鲜蔬菜人体肠道寄生虫污染状况调查

为了解广州市供应的可生食新鲜蔬菜的寄生虫及其虫卵污染的情况，以广州市近郊蔬菜种植园、各区农贸市场和部分饮食业单位为调查点，采用询问调查和现场采样方式，用清水沉淀法检验寄生虫虫卵。共检测了8种365份可生食蔬菜，总检出率21．37％，寄生虫及虫卵中，蛔虫卵检出率为4．93％，钩蚴检出率为11．23％。饮食业制作可生食蔬菜成品的检出率达7．14％。广州地区可生食新鲜蔬菜寄生虫检出率偏高，生食蔬菜有一定危险性。